如何將所有 CSV 檔案合併到單個 Pandas DataFrame 中 - Python？

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要合併所有 CSV 檔案，請使用 GLOB 模組。在 **concat()** 中使用 os.path.join() 方法 將 CSV 檔案合併在一起。以下是一些我們可以用來將多個 CSV 檔案合併到單個 DataFrame 中的常用方法 -

• os.path.join() 和 glob

• 使用 glob 模式合併 CSV 檔案

• 按特定順序合併 CSV 檔案

使用 'os.path.join()' 和 glob

首先，匯入所需的庫。我們將 pd 作為 Python Pandas 庫的別名。

import pandas as pd
import glob
import os

此方法透過連線目錄路徑和檔名模式來構造檔案路徑。

示例

在下面的示例程式碼中，**glob.glob()** 返回與給定模式 (“sales”) 匹配的所有檔名的列表。

import pandas as pd
import glob
import os

# setting the path for joining multiple files
files = os.path.join("C:\Users\amit_\Desktop", "sales*.csv")

# list of merged files returned
files = glob.glob(files)

print("Resultant CSV after joining all CSV files at a particular location...");

# joining files with concat and read_csv
df = pd.concat(map(pd.read_csv, files), ignore_index=True)
print(df)

Sales1.csv

	汽車	地點	銷量
0	奧迪	班加羅爾	80
1	保時捷	孟買	110
2	勞斯萊斯	浦那	100

Sales2.csv

	汽車	地點	銷量
3	寶馬	德里	95
4	梅賽德斯	海德拉巴	80
5	蘭博基尼	昌迪加爾	80

Sales3.csv

	汽車	地點	銷量
6	沃爾沃	拉賈斯坦邦	150
7	現代	曼尼普爾邦	120
8	豐田	喜馬偕爾邦	70

輸出

將所有 CSV 檔案連線到特定位置後的結果 CSV 檔案。

	汽車	地點	銷量
0	奧迪	班加羅爾	80
1	保時捷	孟買	110
2	勞斯萊斯	浦那	100
3	寶馬	德里	95
4	梅賽德斯	海德拉巴	80
5	蘭博基尼	昌迪加爾	80
6	沃爾沃	拉賈斯坦邦	150
7	現代	曼尼普爾邦	120
8	豐田	喜馬偕爾邦	70

使用 glob 模式合併 CSV 檔案

當我們確定檔案位置時，可以直接使用檔案路徑，而無需使用 **os.path.join()**，路徑硬編碼到 **glob** 方法中。

示例

在下面的示例中，列表推導式 **[pd.read_csv(f) for f in files]** 讀取每個 CSV 檔案，然後將其傳遞給 **pd.concat()** 以進行合併。

import pandas as pd
import glob

# Fetch all CSV files directly from the path
files = glob.glob("C:\Users\amit_\Desktop\sales*.csv")

# Concatenate them into a single DataFrame
df = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in files], ignore_index=True)

# Display the final DataFrame
print(df)

輸出

	汽車	地點	銷量
0	奧迪	班加羅爾	80
1	保時捷	孟買	110
2	勞斯萊斯	浦那	100
3	寶馬	德里	95
4	梅賽德斯	海德拉巴	80
5	蘭博基尼	昌迪加爾	80
6	沃爾沃	拉賈斯坦邦	150
7	現代	曼尼普爾邦	120
8	豐田	喜馬偕爾邦	70

按特定順序合併 CSV 檔案

如果我們想按 **特定順序** 合併檔案，可以在連線之前對檔名列表進行排序。在下面的示例中，**file.sort()** 函式根據命名按字母或數字順序對檔案進行排序。

import pandas as pd
import glob
import os

# Fetch all CSV files matching the pattern
files = glob.glob("C:\Users\amit_\Desktop\sales*.csv")

# Sort files alphabetically or numerically (depending on naming)
files.sort()

# Concatenate them into a DataFrame
df = pd.concat(map(pd.read_csv, files), ignore_index=True)

# Display the final DataFrame
print(df)

輸出

	汽車	地點	銷量
0	奧迪	班加羅爾	80
1	保時捷	孟買	110
2	勞斯萊斯	浦那	100
3	寶馬	德里	95
4	梅賽德斯	海德拉巴	80
5	蘭博基尼	昌迪加爾	80
6	沃爾沃	拉賈斯坦邦	150
7	現代	曼尼普爾邦	120
8	豐田	喜馬偕爾邦	70